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二分決定グラフ(BDD)を活用したデータマイニング·知識発見技術の最近の話題

机译:利用二元决策图(BDD)的数据挖掘和知识发现技术的最近课题

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摘要

二分決定グラフ(BDD)は,大規模論理関数を主記憶上に効率よく表現するデータ構造であり,1990年頃より,主にVLSI設計自動化の分野で盛hに研究開発されてきた.近年,このBDDが,データマイニング·知識発見の分野においても活用できることがわかってきた.特に,ゼロサプレス型BDD (ZBDD)と呼ばれるタイプのBDDは,疎な組合せ集合を効率よく扱うことができるため,現実に扱われる多くのデータベースの解析処理に適している.本稿では,ZBDDを用いた頻出アイテム集合マイニングの技法や,様々なクエリを集合演算として処理する演繹データベースへの応用,アイテム集合に関する独立成分や対称成分を高速に抽出するアルゴリズム等,BDDを用いたデータマイニング·知識発見技術に関する最近の話題について述べる.
机译:二进制决策图(BDD)是一种数据结构,它可以有效地代表存储器上的大规模逻辑功能,并主要研究和开发,主要在VLSI设计自动化领域。 近年来,已发现该BDD可用于数据挖掘和知识发现领域。 特别地,称为零松散BDD(ZBDD)的BDD类型的BDD可以有效地处理稀疏组合聚合,这适用于处理现实主义者的许多数据库的分析处理。 在本文中,我们使用了BDD,例如使用ZBDD的频繁项目集挖掘技术,应用于将各种查询的调制数据库作为集合操作,与项目集相关的独立组件,用于提取对称组件的算法在高速最近的数据挖掘和知识发现技术的主题。

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